Quy trình thiết kế truyền thống đã lỗi thời: Nhà thiết kế phải làm gì để không bị bỏ lại?

Đổi mới sáng tạo quốc gia kết nối Keysight với cộng đồng bán dẫn Việt Nam

Keysight và Synopsys giới thiệu công nghệ thiết kế RF ứng dụng AI thế hệ mới

iOS 26 ra mắt với thiết kế Liquid Glass và loạt tính năng 'đột phá'

"Cái chết" của một quy trình tưởng chừng bất biến

Suốt nhiều thập kỷ, giới thiết kế sản phẩm số tuân theo một trật tự gần như bất di bất dịch: nghiên cứu người dùng, phác thảo ý tưởng, chỉnh sửa nhiều vòng, rồi mới chuyển giao cho kỹ sư xây dựng. Quy trình đó từng là nền tảng của mọi chương trình đào tạo thiết kế, từng là thứ phân biệt sản phẩm tốt với sản phẩm kém. Nhưng Jenny Wen, người đứng đầu bộ phận thiết kế của Claude tại Anthropic, phát biểu trong podcast của Lenny Rachitsky rằng thứ nền tảng đó hiện đã trở thành di sản.

Lời tuyên bố này không xuất phát từ ý muốn gây sốc. Nó phản ánh một thực tế đang diễn ra bên trong các công ty phát triển trí tuệ nhân tạo: kỹ sư hiện nay có thể xây dựng tính năng với tốc độ mà nhà thiết kế không thể theo kịp nếu vẫn giữ nguyên cách làm việc cũ. Khi kỹ sư sẵn sàng triển khai nhưng nhà thiết kế vẫn đang ngồi chỉnh pixel hay tranh luận về màu sắc nút bấm, toàn bộ guồng máy phát triển sản phẩm bị ghìm lại bởi chính người lẽ ra phải thúc đẩy nó.

Wen đặt vấn đề rõ ràng hơn: "Sức ép không chỉ dừng ở nhà thiết kế. Ngay cả kỹ sư cũng đang tự hỏi làm sao họ theo kịp chính mình lúc này."

Jenny Wen, trưởng bộ phận thiết kế tại Anthropic/ Nguồn ảnh: Lenny's Podcast

Trí tuệ nhân tạo phá vỡ logic của bản phác thảo hoàn hảo

Vấn đề không chỉ nằm ở tốc độ. Bản chất của trí tuệ nhân tạo tạo ra một loại khó khăn mà phương pháp thiết kế truyền thống hoàn toàn không được trang bị để giải quyết.

Phần mềm thông thường hoạt động theo logic xác định: cùng một thao tác luôn cho ra cùng một kết quả. Nhà thiết kế có thể vạch ra từng trạng thái giao diện, dự đoán từng tình huống người dùng gặp phải, rồi thiết kế giải pháp cho từng tình huống đó. Trí tuệ nhân tạo thì khác. Mỗi lần người dùng tương tác, hệ thống có thể phản hồi theo hàng chục cách khác nhau. Không có bản phác thảo nào đủ sức bao phủ hết độ bất định đó.

Chatbot Claude - AI hoạt động có khuôn khổ đạo đức đầu tiên của giới công nghệ Là hãng công nghệ đi sau nhưng lại muốn cạnh tranh với ứng dụng đang "làm mưa làm gió" trên thị trường trí tuệ nhân ...

"Bạn không thể mô phỏng hết các trạng thái, không thể lý thuyết hóa", Wen giải thích. "Bạn phải trực tiếp dùng các mô hình bên dưới mới thực sự hiểu nó hoạt động ra sao."

Sự thay đổi này kéo theo một cách tiếp cận phát triển sản phẩm hoàn toàn khác. Thay vì tung ra sản phẩm sau khi đã định hình rõ mục đích sử dụng, các đội nhóm phát triển trí tuệ nhân tạo tung sản phẩm ra thị trường để quan sát xem người dùng thực sự dùng nó vào việc gì. Wen nói: "Bạn phải khám phá các trường hợp sử dụng ngay khi thấy người dùng dùng chúng."

Nhà thiết kế giờ làm gì trong một ngày?

Sự thay đổi về tư duy kéo theo sự thay đổi rất cụ thể về cách nhà thiết kế phân bổ thời gian trong ngày làm việc.

Wen kể lại: "Vài năm trước, khoảng 60 đến 70% thời gian của tôi là tạo bản phác thảo và nguyên mẫu. Giờ phần đó chỉ còn 30 đến 40%."

Phần thời gian còn lại chuyển sang hai hướng mới. Một phần lớn dành cho việc ngồi trực tiếp cùng kỹ sư để xử lý vấn đề tức thì khi sản phẩm đang được xây dựng, đôi khi đến mức tự tay viết mã giao diện. Một phần khác dành cho việc tạo ra các nguyên mẫu hoạt động thực tế nhằm định hướng cho đội nhóm trong ba đến sáu tháng tới, thay vì vạch ra những lộ trình dài hơi nhiều năm vốn thường lỗi thời trước cả khi được thực hiện.

Sự phân tách này phản ánh hai nhánh công việc song song tồn tại trong một nhà thiết kế làm việc với trí tuệ nhân tạo: vừa là người đồng hành thực thi cùng kỹ sư, vừa là người giữ tầm nhìn gần hạn để đội nhóm không mất phương hướng giữa guồng quay tốc độ cao.

Tuyển người thế nào khi tiêu chí cũ không còn đủ?

Cách nhìn nhận về nhân lực thiết kế cũng thay đổi theo. Wen cho biết bà đang tìm kiếm ba nhóm chuyên gia khác nhau thay vì một hình mẫu nhà thiết kế duy nhất như trước.

Nhóm thứ nhất là người đa năng, thành thạo đồng thời nhiều lĩnh vực từ lập kế hoạch sản phẩm đến kỹ thuật và thiết kế hình ảnh, có khả năng xoay trục nhanh khi yêu cầu thay đổi. Nhóm thứ hai là người chuyên sâu, nắm vững một lĩnh vực cụ thể đến mức không ai trong đội thay thế được. Nhóm thứ ba là tân sinh viên mới ra trường: chưa có nhiều kinh nghiệm nhưng học nhanh, không mang theo những thói quen cũ, và sẵn sàng tiếp nhận cách làm việc hoàn toàn mới.

Sự kết hợp ba nhóm này phản ánh một thực tế: không có kiểu nhà thiết kế nào có thể đáp ứng toàn bộ nhu cầu của một đội phát triển trí tuệ nhân tạo đang vận hành ở tốc độ cao.

Tiếp tục quy trình cũ hay thay đổi trước khi bị thay thế?

Máy chủ MCP AI thay đổi cách kỹ sư thiết kế sản phẩm

Quan điểm của Wen không phải không gặp phải sự phản bác. Theo báo cáo từ McKinsey & Company, bỏ qua giai đoạn nghiên cứu người dùng sơ cấp là sai lầm nghiêm trọng vì các mô hình trí tuệ nhân tạo thường tạo ra thông tin sai lệch và thiếu bối cảnh thực tế. Việc kiểm chứng thiết kế vì thế trở nên thiết yếu để giảm rủi ro và tạo ra giá trị kinh doanh đo lường được.

David Kelley, người sáng lập công ty thiết kế IDEO^[1], từng lập luận rằng công nghệ đơn thuần hiếm khi tạo ra sản phẩm thành công vì nó cần sự thấu hiểu sâu về cách con người thực sự dùng nó. Bỏ qua giai đoạn đồng thiết kế với người dùng từ sớm có thể dẫn đến những hệ thống tự động hóa gây nhầm lẫn, xa lạ, thậm chí gây hại cho người dùng cuối.

Theo phân tích năm 2025 của Jakob Nielsen trên UX Tigers^[2], trí tuệ nhân tạo đang nhanh chóng tự động hóa phần lớn công việc sản xuất “thủ công” mà trước đây nhà thiết kế phải làm trực tiếp, từ đó yêu cầu các chuyên gia UX phải chuyển dịch sang chiến lược cấp cao và hiểu sâu về tâm lý người dùng theo thời gian, thay vì tập trung vào việc viết code giao diện ở tầng thực thi.

Câu chuyện của Jenny Wen phản ánh một thời điểm chuyển giao thực sự đang diễn ra trong ngành công nghiệp phần mềm toàn cầu. Nhà thiết kế Việt Nam, dù làm việc trong môi trường startup hay tập đoàn lớn, đều sẽ sớm phải đối diện với cùng câu hỏi: tiếp tục bám vào quy trình cũ vì cảm giác an toàn, hay chủ động thay đổi trước khi bị thay thế?

Tài liệu tham khảo:

[1] David Kelley, IDEO. “In the Age of AI, Human‑Centered Design Is More Crucial Than Ever.” IDEO Journal. Accessed February 20, 2026. https://www.ideo.com/journal/in-the-age-of-ai-human-centered-design-is-more-crucial-than-ever.

[2] Jakob Nielsen. “UX Roundup: 2025 Predictions Revisited | AI Paradigm Shifts.” Substack. Accessed Dec 22, 2025. https://jakobnielsenphd.substack.com/p/ux-roundup-20251222.